Uma das grandes perdas do mercado brasileiro de inteligência de mídias sociais nos últimos anos tem sido, sem dúvidas, a ausência de uma pesquisa que mapeie questões relevantes para profissionais, agências, clientes, ferramentas e todas as demais partes envolvidas. Lá fora, o The Social Intelligence Lab retomou este ano uma pesquisa sobre o estado do social listening que não acontecia desde 2019, antes da pandemia mudar pra sempre a nossa relação com a internet e com as marcas.
Apesar do crescimento do uso do social listening, ainda há muito que não sabemos sobre como as empresas estão utilizando-o e o impacto que ele tem em seus negócios. Esta pesquisa foi desenhada para compreender como a prática profissional de social data anlytics progrediu nos últimos três anos. Mais especificamente, queríamos descobrir os objetivos das empresas com dados de mídias sociais e até que ponto elas estão construindo uma estratégia de social listening ao redor deles. Dados de mídias sociais são utilizados de modo diferente a depender do nível de maturidade do social listening da empresa, desde extrair métricas de vaidade até definir casos de uso estratégicos e a longo prazo. Nós queríamos entender como os níveis de maturidade mudaram desde 2019.
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A pesquisa rodou entre março e abril de 2022, com mais de 350 profissionais de social intelligence respondendo ao questionário sobre suas práticas, desafios e opiniões para o futuro da indústria. Pessoas de diferentes países e em diferentes níveis de experiência dentro de marcas, agências e organizações participaram. Para qualificar as respostas, foram excluídas as de profissionais que trabalham em fornecedores de tecnologia (ferramentas, por exemplo), fechando 197 respondentes.
Sobre os respondentes:
- 41% são da Europa, 30% dos Estados Unidos e 20% da Ásia;
- Quase 50% dos respondentes trabalham para empresas com mais de 1.000 funcionários;
- 46% são de empresas envolvidas nas seguintes indústrias: Research & Insight, Marketing & Advertising ou Technology;
- 77% dos respondentes trabalham em empresas B2B;
- 25% dos respondentes trabalham com dados de mídias sociais há mais de 10 anos, sendo 47% em cargos de Gerente, Diretor ou C-Level;
- 61% dos respondentes trabalham em cargos de Research & Insight ou Social Listening/Intelligence (contra 32% de 2019)
Perguntas que a pesquisa endereça:
- As empresas estão construindo ferramentas próprias ou estão utilizando tecnologias já existentes para coletar e analisar dados de mídias sociais?
- Quanto de análise manual está sendo feita x depende de IA e outras tecnologias para fornecer insights?
- Como os desafios do social listening evoluíram?
- As empresas ainda consideram um desafio tecnológico, por exemplo, encontrar as ferramentas certas para fornecer os melhores insights?
- Profissionais de social listening ainda têm dificuldade diante de líderes e organização para mostrar o valor do seu trabalho?
O relatório está dividido em capítulos: primeiro, uma carta da Dr. Jillian Ney (fundadora do The Social Intelligence Lab) falando sobre a pesquisa; depois, uma seção para a metodologia contendo informações importantes sobre o público que participou; em seguida, os capítulos com os resultados alternam-se com textos dos patrocinadores – os quais destaco os de Jeremy Hollow (Listen+Learn) e de Jack Cuyvers (Convosphere), que achei que trouxeram provocações e análises bem interessantes.
ESCOLHENDO AS FERRAMENTAS E TECNOLOGIAS CERTAS
Os primeiros resultados trazem informações sobre a relação entre os profissionais e as principais ferramentas de social listening que utilizam, além de possíveis tecnologias que também auxiliam o trabalho. É uma seção importante para as ferramentas lá de fora, visto que 90% disseram ter uma influência significativa ou a palavra final na compra dessas soluções tecnológicas – e a pesquisa indica que o investimento nessas ferramentas segue crescendo (33% gastam mais de 100K todo ano).
Um dos “problemas” que o relatório aponta é a utilização de mais de uma ferramenta pela mesma empresa/agência: em 2019, 85% dos respondentes investiam em mais de uma solução para dados de mídias sociais e 45% queria reduzir o número de fornecedores. Em 2022, 81% dos respondentes continuam utilizando mais de uma ferramenta, sendo a média 2 ou 3 a resposta mais popular (55%) dentre os respondentes – e mais de três a resposta mais comum para empresas enterprise.
QUAIS FERRAMENTAS DE DADOS DE MÍDIAS SOCIAIS VOCÊ UTILIZA REGULARMENTE?
- Sprinklr (47.4%)
- Brandwatch (39.9%)
- Talkwalker (15.9%)
- Netbase (11.7%)
- Audiense (10.7%)
- Meltwater (8.9%)
- Synthesio (7.5%)
- Ferramentas internas próprias (5.6%)
- Linkfluence (5.1%)
- Social Studio (4.7%)
Embora tenha sido citada como a ferramenta mais popular, quase sempre apareceu junto a outras ferramentas, enquanto Brandwatch, Talkwalker e Netbase foram as mais populares dentre aqueles que responderam apenas uma ferramenta: “Essa descoberta parece refletir o testemunho de que, embora empresas enterprise procurem soluções all-in-one, constantemente acreditam que o elemento de social listening de ‘social suites’ [como a Sprinklr] não são poderosos o suficiente para as suas necessidades”.
QUAIS AS CINCO FEATURES DE TECNOLOGIAS DE ANÁLISE DE MÍDIAS SOCIAIS MAIS IMPORTANTES?
- Cobertura de fonte de dados (64.5%)
- Qualidade e relevância dos dados (68.4%)
- Segmentação e categorização de dados (42.6%)
- Regiões geográficas e línguas (40%)
- Filtragem e ordenação de dados (34.2%)
- Análise de sentimento (31%)
- Exportação de dados (30.3%)
- Métricas rastreadas (30.3%)
- Análise de audiência (29.7%)
- Capacidades de aprendizado de máquina / inteligência artificial (24.5%)
- Preço (19.4%)
- Integrações de API (14.8%)
- Alertas e notificações (12.9%)
- Compartilhamento de dashboards (11%)
- Atendimento e gestão de conta (10.3%)
- Relatórios automáticos (9.7%)
- Importação dos dados (4.5%)
- Análise de emoções (5.8%)
Algumas das primeiras respostas das funcionalidades mais importantes das ferramentas apontam para uma limitação intrínseca ao social listening: nós dependemos das APIs das mídias sociais. Isso afeta tanto a cobertura quanto a “qualidade e relevância dos dados”, diretamente ligada ao listening enquanto metodologia de pesquisa. Por isso as respostas abertas citavam a ausência de coleta de plataformas importantes (LinkedIn, TikTok, Quora) e categorização por geografia.
Finalizando esta seção, o relatório ainda revelou que 37% dos respondentes pretendem investir mais em novas tecnologias de análise de dados de mídias sociais (contra 8% em 2019) e 36% pretendem desenvolver uma atuação ou um centro de excelência de social listening centralizada/o (contra 17% em 2019): “Esses resultados sugerem que, desde a última pesquisa, mais empresas investiram em funcionários in-house e agora estão começando a levar análise de dados de mídias sociais mais a sério”.
TRABALHANDO COM DADOS DE MÍDIAS SOCIAIS E DA INTERNET
Há várias fontes de dados de mídias sociais diferentes, mas nem todas serão relevantes para o problema que você está tentando resolver. Se você conseguir entender as diferentes característica de cada fonte, e os potenciais insights que elas guardam, você pode reduzir a quantidade de dados que você precisa. E é isso que as empresas que possuem uma prática mais madura de social listening compreendem. Quando analisamos as fontes de dados mais importantes para profissionais de social intelligence, nós descobrimos que fóruns, sites de review e dados de busca apareceram no top5, atrás do Twitter e Instagram […]. Essa variedade sugere que profissionais de social listening estão caminhando para além de monitorar apenas canais proprietários das marcas nos maiores sites de redes sociais. Em vez disso, estão ampliando suas visões para canais onde consumidores estão tendo conversações que não são necessariamente sobre as marcas. Isso mostra um nível maior de maturidade na prática de social intelligence.
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O segundo capítulo de resultados começa com uma aspas fortes, as quais fiz questão de sublinhar aqui. Ao mesmo tempo que, de certo modo, endereça alguns dos problemas ou das limitações citadas para as próprias ferramentas de listening, também aponta para um caminho que a grande maioria das empresas brasileiras não percorrem. Aqui, entretanto, é importante relembrar que a maioria dos respondentes trabalham com pesquisa, o que pode justificar alguns dos resultados nesta e na próxima seção.
Em resumo, continua a abordar as problemáticas já listada nas limitações: fonte e qualidade dos dados. Twitter aparece como plataforma mais importante (talvez pela facilidade da coleta via API), seguida do Instagram e de fóruns – algo não muito comum no Brasil. Outro ponto não tão comum (até onde eu sei) para os brasileiros é justamente a questão da qualidade dos dados e toda a discussão sobre a limpeza da coleta (manual ou com queries) – algo citado como um dos principais desafios para os respondentes.
O fantasma do fechamento das APIs também marca presença no relatório: 56% dos respondentes estão preocupados em não conseguirem mais acesso às fontes de dados de mídias sociais no futuro. Conectando isso com as respostas da plataformas mais relevantes e o fato da maioria dos respondentes trabalharem com pesquisa, compreende-se a alternativa por dados de fóruns, sites de review e dados de busca – por isso, também, a discussão sobre qualidade e limpeza dos dados.
Os resultados da pergunta sobre a junção dos dados de mídias sociais com outros dados é interessante porque bagunça um pouco essa constatação do público ser de pesquisa: web analytics aparece em 2º, enquanto transcrições de focus group e entrevistas estão na lanterna. Por outro lado, dados de pesquisa aparece como a opção preferida, o que faz sentido e aponta também em direção a compreender o comportamento dos usuários na internet.
A seção termina com uma importante discussão sobre ética e privacidade, além de uma breve citação a bots e mis/dis-information. “Ao observarmos como os respondentes descrevem os passos que tomam para cumprir com privacidade e ética, há um pouco mais de foco em cumprir com regulações de privacidade do que garantir práticas éticas”, constata. “Isso destaca a falta de guias formais para a indústria de social listening quando se trata de trabalhar com dados”.
A maioria dos respondentes coloca na conta das ferramentas essa preocupação, acreditando que são elas que deveriam se responsabilizar por seguir as normas regulatórias e termos de serviço da própria plataforma. Assim como (eu acredito que) no Brasil, alguns profissionais reconhecem que isso é algo no qual precisam trabalhar, mas possuem limitações de orçamento e tempo para lidar da forma correta – tanto do ponto de vista ético quanto legal, é bom diferenciar.
DESENVOLVENDO PROCESSOS E METODOLOGIAS PARA SOCIAL LISTENING
O terceiro capítulo é um dos mais interessantes, pois apresenta os “casos de uso” mais comuns do social listening. Esta talvez seja uma das maiores dificuldades que ferramentas e profissionais – também aqui no Brasil – possuem no sentido de resumir para que o listening serve, o que ajudaria muito a consolidar melhor a prática. No relatório, por exemplo, alguns desses objetivos/casos são mais amplos (posicionamento e estratégia de marca), outros mais específicos (monitoramento de saúde da marca).
Ainda que essa falta de direcionamento complique um pouco, identifiquei cada objetivo em torno de quatro grandes pilares: branding, indústria, consumidor e mensuração. Em branding estaria o mais comum, desde a famosa saúde da marca, passando por gestão de crise até identificação de temas/influenciadores; em indústria, são objetivos mais amplos, possivelmente de negócios; consumidor seria pensando naquele que é diferente do usuário; e, mensuração, a parte de performance/métricas.
QUAIS SÃO OS SEUS OBJETIVOS PRIMÁRIOS AO ANALISAR DADOS DE MÍDIAS SOCIAIS?
- Posicionamento e estratégia de marca 51% [BRANDING]
- Atitudes e opiniões 47.7% [BRANDING]
- Inteligência competitiva 43.9% [MENSURAÇÃO]
- Monitoramento de saúde da marca 39.4% [BRANDING]
- Identificação de tendências dos consumidores 32.9% [INDÚSTRIA]
- Desenvolvimento de serviço ou produto 29.7% [INDÚSTRIA]
- Experiência ou jornada do consumidor 27.7% [CONSUMIDOR]
- Relatório de marca 26.5% [BRANDING]
- Interesses e afinidades do consumidor 25.8% [CONSUMIDOR]
- Satisfação ou lealdade de clientes 24.5% [CONSUMIDOR]
- Posicionamento e estratégia de marketing 18.1% [BRANDING]
- Segmentação, tamanho e oportunidades de mercado 16.1% [INDÚSTRIA]
- Gerenciamento de crise 16.1% [BRANDING]
- Comportamento de compra do consumidor 14.2% [CONSUMIDOR]
- Pesquisa de publicidade ou de mídia 13.5% [MENSURAÇÃO]
- Mensuração de performance de conteúdo de mídias sociais 12.9% [MENSURAÇÃO]
- Mensuração de performance de campanhas 11.6% [MENSURAÇÃO]
- Seleção de temas e tópicos de conteúdo 9.7% [BRANDING]
- Seleção de influenciadores 9% [BRANDING]
A quebra por “disciplina” (talvez departamento seria uma palavra mais apropriada) foi feita em dois momentos: para mostrar os objetivos mais comuns e a periodicidade das entregas. No primeiro caso, o destaque está nos outliers: desenvolvimento de produto/serviço aparece apenas em Brand e Data & Analytics; enquanto identificação de tendências dos consumidores aparece apenas em Research & Insight e Social Listening/Intelligence; já gerenciamento de crise só aparece em Brand e CX.
Essa quebra também revelou que todas as “disciplinas” possuem projetos ad-hoc como mais comum (exceto Data & Analytics), seguido de relatoria frequente a longo prazo. Mais uma vez, essa predominância de projetos ad-hoc (pontuais) talvez seja um sinal do perfil dos respondentes, visto que o mais comum no Brasil é, independente do departamento, a relatoria constante. Ainda assim, é difícil de ter essa visão geral pois a quebra por agência/marca também pode afetar nessas realidades.
Outro ponto levantado nesta seção diz respeito ao processo de listening enquanto metodologia. Sobre isso, um dos respondentes cirurgicamente respondeu: “alinhar objetivos com o cliente, rodar a query [de busca] preliminar, revisar posts, revisar query se necessário, ler posts, categorizar posts, analisar dados categorizados, desenvolver uma narrativa, relatar e apresentar”. Aqui, assim como na respostas do gráfico sobre tempo por atividade, ficar mais uma vez evidente o perfil de pesquisa dos respondentes.
O relatório chama a atenção para a importância – o que eu concordo – em ter o maior tempo gasto alinhando com os clientes quais são as perguntas e problemas a serem endereçadas “para garantir que as perguntas sendo feitas são as certas e os objetivos dos projetos são claros”. Entretanto, pontua também a ausência de respostas de tempo investido na limpeza dos dados nessa etapa de planejamento, visto que a qualidade dos dados foi destaque como um dos principais desafios.
Ainda nessa temática, um resultado surpreendente da pesquisa é a constatação de que 53% dos respondentes relataram que ou quase sempre ou constantemente têm que analisar os dados fora das ferramentas de social listening (exportando). Os motivos para isso são vários: problemas com a taxonomia e categorização nas ferramentas, análises imprecisas e até querer juntar dados de mídias sociais com outras fontes de dados: “É mais fácil de manejar os dados no Excel”.
QUAIS SÃO OS PRINCIPAIS DESAFIOS EM ANALISAR DADOS DE MÍDIAS SOCIAIS PARA ENTREGAR INSIGHTS POR TODA A SUA ORGANIZAÇÃO?
- Tempo e recursos limitados: “Enquanto softwares e ferramentas podem auxiliar na filtragem, nós investimos tempo em ler, agrupar e categorizar os resultados”.
- Mostrar valor para outros departamentos e explicar as possibilidades do listening: “Muitas pessoas acreditam que social listening = análise de sentimento. Há tão mais que pode ser alcançado com dados de mídias sociais e demanda tempo e esforço para mudar esse pensamento”.
- Funcionalidade limitada das ferramentas, principalmente quanto à necessidade de uma análise humana: “Nós reportamos sentimentalização mensalmente e por mais que o nível de acurácia aumente todo mês, eu ainda gasto muitas horas revisando.”
COMPREENDENDO A CULTURA ORGANIZACIONAL EM TORNO DO SOCIAL LISTENING
O quarto e último capítulo do relatório aborda questões sobre o social listening possivelmente como “disciplina separada” – realidade que, segunda a pesquisa, tem aumentado em empresas enterprise – e a sua relação com os demais departamentos de uma empresa. Essa mudança na estrutura das organizações – de pequenas atividades descoordenadas (em 2019) para departamentos centralizados em alinhamento com outras áreas de negócio – foi registrada tanto para marcas quanto para agências.
O tamanho dessas equipes varia entre 2 a 4 pessoas (segundo 35,5% dos respondentes) até times com mais de 8 profissionais (segundo 34,4% dos respondentes): “no entanto, ao observarmos a diferença entre marcas e agências […], percebemos que marcas são mais propensas a terem times menores”. 48% dos times de marcas registraram um tamanho de 2 a 4 pessoas, contra 27% dos times de agência. 21% dos times de marcas registraram times com mais de 8 pessoas, contra 43% de agências.
Essa diferença se evidencia também nos propósitos: enquanto profissionais que trabalham em marca focam em fornecer insights para clientes internos (85,5%) e fornecer acesso a dados e dashboards (63%), respondentes que trabalham em agências registaram a consultoria de insights estratégicos (67%) como a principal atividade. As áreas ou departamentos a quem os times de listening fornecem seu trabalho são: customer insights (77%), trends (65%) e inteligência competitiva (62%).
QUAL FOI O IMPACTO DA COVID-19 NO SOCIAL LISTENING?
- 58% das marcas estão usando MAIS dados de mídias sociais desde o início da pandemia;
- 50% das agências estão usando MAIS dados de mídias sociais desde o início da pandemia;
- 13% das agências agora recebem MAIS atenção no modo como usam dados de mídias sociais;
- 10% das marcas agora recebem MAIS atenção no modo como usam dados de mídias sociais.
O final desta seção ainda traz algumas questões (e respostas) bem interessantes sobre como o social listening é visto por outras áreas/departamentos de uma empresa. Na pesquisa, apenas 34% dos respondentes acreditam que seus colegas compreendem o que eles fazem, enquanto 61% acredita que eles apenas compreendem parcialmente. Além disso, 29% acredita que o listening é visto como parte integral do negócio – maior em agências (39%) do que em marcas (14,5%).
Orçamento, falta de integração com outras fontes de dados, lacuna de habilidades e incapacidade de mostrar ROI foram os principais desafios tanto para agências quanto para marcas. Já falta de visão ampla organizacional para o listening, dependência exagerada em pesquisa de mercado tradicional, falta de alinhamento entre esforços do negócio e falta de compreensão de tomadores de decisão sêniors foram os destaques para marcas. Em agências, problemas de privacidade, segurança e compliance.
AOS FINALMENTES
O relatório encerra com quatro principais descobertas/recomendações: 1) é imprescindível a elaboração de boas práticas padronizadas para o mercado; 2) profissionais precisam entender o papel da tecnologia quando se trata de garantir a qualidade e a segurança dos dados; 3) ainda não sabemos com certeza o impacto que o social listening possui sobre os negócios porque falta um feedback consolidado e; 4) profissionais de social listening são responsáveis por mostrar o valor da inteligência com dados de mídias sociais (mesmo sabendo que listening não responde a todos os problemas de negócio).
Apesar das evidentes diferenças com o mercado brasileiro (principalmente no que diz respeito ao perfil dos respondentes), acredito que esses quatro pontos se encaixam quase que perfeitamente à nossa realidade. Lá fora, o próprio SI LAB pode auxiliar no primeiro ponto, pois só na troca entre profissionais é possível desenvolver essas boas práticas. O segundo ponto só vem também com mais discussão de todas as partes envolvidas, marcas, agências e ferramentas. O terceiro é uma dificuldade que a própria pesquisa já enfrenta, e um quarto é a conclusão de todos os outros.